本發(fā)明涉及圖像處理和光學(xué)字符識別（ocr），尤其是涉及一種基于下游任務(wù)驅(qū)動的圖片ocr文字篩選與分類方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有技術(shù)中，圖片ocr（optical?character?recognition）文字識別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各種圖像處理任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的ocr技術(shù)通常僅關(guān)注于從圖片中提取文字信息，并沒有針對不同下游任務(wù)進(jìn)行特定優(yōu)化。這導(dǎo)致在處理復(fù)雜場景時，識別結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性較低，無法滿足特定應(yīng)用的需求。

2、例如，在敏感信息分類任務(wù)中，現(xiàn)有的ocr系統(tǒng)無法有效區(qū)分背景為橫幅或的文字，從而導(dǎo)致篩選出的文字片段不夠精準(zhǔn)，影響了分析的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的篩選方法主要依賴于簡單的文字大小和顏色篩選規(guī)則，但這些規(guī)則在面對復(fù)雜多變的背景信息時，往往顯得不足，難以過濾掉無關(guān)或噪音信息。

3、為了解決這些問題，通常采用結(jié)合上下文信息和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法對文字進(jìn)行篩選和分類。然而，這些方法仍存在一定局限性：

4、1、上下文信息不足：傳統(tǒng)方法難以充分利用圖片中的背景信息，例如建筑物、路標(biāo)、商品等，從而導(dǎo)致篩選的文字片段相關(guān)性不足。

5、2、缺乏動態(tài)適應(yīng)性：現(xiàn)有技術(shù)缺乏根據(jù)下游任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整篩選標(biāo)準(zhǔn)的能力，導(dǎo)致在面對不同任務(wù)場景時，無法提供最相關(guān)和最精確的文字篩選結(jié)果。

6、3、篩選精度有限：由于多維度信息融合度不足，傳統(tǒng)方法難以在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確識別并篩選出最相關(guān)的文字片段，影響了后續(xù)任務(wù)分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入。

7、因此，如何在ocr系統(tǒng)中引入基于下游任務(wù)驅(qū)動的動態(tài)適應(yīng)機(jī)制，以及多維度信息融合的高精度篩選，成了本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決的技術(shù)問題是針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，提供一種基于下游任務(wù)驅(qū)動的圖片ocr文字篩選與分類方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的在復(fù)雜背景下提高文字篩選準(zhǔn)確性和相關(guān)性的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

3、一種基于下游任務(wù)驅(qū)動的圖片ocr文字篩選與分類方法，包括以下步驟：

4、步驟1，對輸入的圖片進(jìn)行文字檢測，獲取圖片中文字的位置，記錄為位置集合pos，其中每個位置記錄包括文字片段的四個角點(diǎn)坐標(biāo)；

5、步驟2，按照文字位置將圖片裁剪成多個小圖片，進(jìn)行文字識別，得到每個位置的文字內(nèi)容；

6、步驟3，判斷每個文字片段的大小和顏色，分別記錄為size和color，其中size為文字片段的高度，color為文字片段的顏色標(biāo)簽；

7、步驟4，對圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測，識別出圖片中的背景目標(biāo)，包括但不限于建筑物、路標(biāo)、商品、橫幅、服裝；

8、步驟5，將文字位置與背景目標(biāo)位置進(jìn)行比對，計算每個文字片段與背景目標(biāo)的相交面積比例，確定每個文字片段對應(yīng)的背景目標(biāo)種類；

9、步驟6，根據(jù)具體的下游任務(wù)，對經(jīng)過上述篩選的文字片段進(jìn)行進(jìn)一步選擇：

10、在敏感信息分類任務(wù)中，選擇背景為橫幅或size較大且color為非黑色的文字；

11、在屬地判斷任務(wù)中，選擇與地理位置相關(guān)的文字信息，并結(jié)合背景信息，如路標(biāo)、建筑物進(jìn)行篩選；

12、在應(yīng)急信息處理任務(wù)中，選擇與緊急情況相關(guān)的文字信息，并結(jié)合背景信息，如、橫幅進(jìn)行篩選；

13、將經(jīng)過任務(wù)特定篩選的文字片段輸入到下游任務(wù)的分類模型中進(jìn)行處理和分析。

14、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，步驟6中，在敏感信息分類任務(wù)中，通過以下方式進(jìn)行文字選擇：

15、引入任務(wù)適配器模塊，實(shí)時分析下游任務(wù)需求，自動調(diào)整文字大小和顏色的篩選標(biāo)準(zhǔn)；

16、通過收集和分析過去的處理記錄和上下文信息，提取出相關(guān)的模式和規(guī)則，并根據(jù)這些模式動態(tài)調(diào)整篩選標(biāo)準(zhǔn)。具體操作包括：

17、結(jié)合歷史數(shù)據(jù)反饋的結(jié)果，取出與該任務(wù)相關(guān)性較高的背景目標(biāo)類型和文字片段特征對應(yīng)的文字；

18、根據(jù)分析結(jié)果，實(shí)時更新背景信息篩選規(guī)則，以選擇背景為橫幅或size較大且color為非黑色的文字；

19、在屬地判斷任務(wù)中，通過以下方式進(jìn)行文字選擇：

20、通過任務(wù)適配器模塊實(shí)時分析下游任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整與地理位置相關(guān)的文字信息篩選標(biāo)準(zhǔn)；

21、結(jié)合上下文信息，如歷史數(shù)據(jù)和任務(wù)特定參數(shù)，優(yōu)化路標(biāo)和建筑物背景信息的篩選規(guī)則。具體操作包括：

22、從歷史數(shù)據(jù)中提取出與地理位置相關(guān)的文字信息和背景目標(biāo)特征；

23、利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析上下文信息，識別和提取與地理位置相關(guān)的特征模式；?根據(jù)分析結(jié)果，動態(tài)調(diào)整路標(biāo)和建筑物背景信息的篩選標(biāo)準(zhǔn)，提高屬地判斷的準(zhǔn)確性；

24、在應(yīng)急信息處理任務(wù)中，通過以下方式進(jìn)行文字選擇：

25、采用任務(wù)適配器模塊，實(shí)時分析下游任務(wù)需求，自動調(diào)整與緊急情況相關(guān)的文字信息篩選標(biāo)準(zhǔn)；

26、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的反饋結(jié)果，動態(tài)優(yōu)化應(yīng)急信息處理任務(wù)篩選的文字背景目標(biāo)類型和文字片段特征的篩選規(guī)則，提高應(yīng)急信息處理的效率和準(zhǔn)確性；

27、根據(jù)分析結(jié)果實(shí)時更新背景信息篩選規(guī)則，以選擇背景為橫幅或?qū)?yīng)的文字參與到應(yīng)急信息處理任務(wù)中。

28、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，在步驟3中，進(jìn)一步包括：

29、利用深度學(xué)習(xí)算法對文字片段的顏色進(jìn)行分類，利用閾值對文字片段的大小進(jìn)行分類，并生成分類模型以提高篩選效率和準(zhǔn)確性。

30、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，在步驟4中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測，并通過微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型識別背景目標(biāo)。

31、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，在步驟5中，進(jìn)一步包括：

32、計算每個文字片段與多個背景目標(biāo)的相交面積比例，選擇相交面積最大的背景目標(biāo)作為該文字片段的背景目標(biāo)種類。

33、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，引入任務(wù)適配器模塊包括以下步驟：

34、根據(jù)下游任務(wù)需求，實(shí)時更新篩選標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)庫，并根據(jù)反饋結(jié)果動態(tài)調(diào)整篩選標(biāo)準(zhǔn)。

35、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，在敏感信息分類任務(wù)中，通過以下方式進(jìn)一步優(yōu)化文字選擇：

36、結(jié)合上下文語義分析，對相似語義的文字片段進(jìn)行聚類，并優(yōu)先選擇與任務(wù)相關(guān)的文字片段。

37、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案，在屬地判斷任務(wù)中，通過以下方式進(jìn)一步優(yōu)化文字選擇：

38、利用地理信息系統(tǒng)gis數(shù)據(jù)，結(jié)合路標(biāo)和建筑物背景信息，動態(tài)調(diào)整篩選標(biāo)準(zhǔn)，提高屬地判斷的精度。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

40、1、能夠?qū)崟r分析下游任務(wù)的具體需求，動態(tài)調(diào)整文字大小、顏色和背景信息的篩選標(biāo)準(zhǔn)。這種任務(wù)驅(qū)動的動態(tài)適應(yīng)性，使得系統(tǒng)在面對不同任務(wù)場景時，能夠迅速做出調(diào)整，提供最相關(guān)和最精確的文字篩選結(jié)果。

41、2、下游任務(wù)細(xì)化：通過任務(wù)適配器模塊，系統(tǒng)能夠針對敏感分類、屬地判斷和應(yīng)急信息處理等具體任務(wù)，實(shí)施精細(xì)化的文字篩選策略。例如，在敏感信息分類任務(wù)中，系統(tǒng)會優(yōu)先選擇背景為橫幅或文字大小較大、顏色為非黑色的文字片段。這種精細(xì)化的篩選顯著提高了分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

42、3、多維度信息融合帶來的高精度篩選：本發(fā)明通過結(jié)合文字的大小、顏色和背景信息進(jìn)行多維度篩選，能夠有效過濾掉無關(guān)或噪音信息。相比于單一維度的篩選方法，多維度信息融合顯著提高了數(shù)據(jù)篩選的精度和有效性。系統(tǒng)能夠在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確識別并篩選出最相關(guān)的文字片段，確保后續(xù)任務(wù)分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入，例如采用智能優(yōu)化和反饋循環(huán)機(jī)制：

43、4、顯著提升應(yīng)急處理效率和準(zhǔn)確性：在應(yīng)急信息處理任務(wù)中，系統(tǒng)能夠快速篩選出與緊急情況相關(guān)的文字信息，結(jié)合橫幅背景信息，進(jìn)行高效處理。相比傳統(tǒng)方法，系統(tǒng)在處理緊急情況時的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性大幅提升，確保及時決策和應(yīng)對。

44、本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。